μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬ μ—†μŒ

AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…, μ–΄λ–»κ²Œ 인재λ₯Ό μŠ€λ§ˆνŠΈν•˜κ²Œ μ°Ύμ„κΉŒ?

🌿 μƒˆκΈΈμ§€κΈ° 2025. 5. 12. 20:08

직μž₯을 μ°ΎλŠ” 것이 μ–Όλ§ˆλ‚˜ νž˜λ“  일인지 μ•Œκ³  κ³„μ‹ κ°€μš”? λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ 이λ ₯μ„œλ₯Ό μž‘μ„±ν•˜κ³ , 면접을 μ€€λΉ„ν•˜λ©°, 고된 μ·¨μ—… κ²½μŸμ— μ‹œλ‹¬λ¦¬κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이런 과정은 λ³€ν™”λ¬΄μŒν•˜κ³  λ³΅μž‘ν•œ μ„Έμƒμ—μ„œ 점점 더 μ–΄λ €μ›Œμ§€κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…μ„ ν™œμš©ν•˜λ©΄ 상황이 λ‹¬λΌμ§ˆ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 κΈ€μ—μ„œλŠ” AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ λ§€λ ₯κ³Ό 그것이 μ–΄λ–»κ²Œ 인재λ₯Ό 보닀 μŠ€λ§ˆνŠΈν•˜κ²Œ μ°ΎλŠ” 데 κΈ°μ—¬ν•˜λŠ”μ§€ μ‚΄νŽ΄λ³΄κ² μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이제 쒋은 인재λ₯Ό μ°ΎλŠ” 일이 더 μ‰¬μ›Œμ§ˆ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€!

AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…

1. AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…μ˜ 핡심 μ΄ν•΄ν•˜κΈ°

AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…μ€ 인곡지λŠ₯을 ν™œμš©ν•˜μ—¬ μ ν•©ν•œ ν›„λ³΄μžλ₯Ό μ°ΎλŠ” μ‹œμŠ€ν…œμž…λ‹ˆλ‹€. 전톡적인 μ±„μš© 방식은 이λ ₯μ„œ κ²€ν† λ‚˜ λ©΄μ ‘ κ³Όμ •μ—μ„œ 인적 μš”μ†Œκ°€ 많이 κ°œμž…λ©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ 방식은 λ•Œλ•Œλ‘œ 주관적이고 λΉ„νš¨μœ¨μ μΌ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 반면, AIλŠ” λŒ€λŸ‰μ˜ 데이터λ₯Ό μ‹ μ†ν•˜κ²Œ λΆ„μ„ν•˜μ—¬ 졜적의 인재λ₯Ό μ°Ύμ•„λƒ…λ‹ˆλ‹€. 데이터λ₯Ό 톡해 ν›„λ³΄μžμ˜ κ²½λ ₯, 기술, μ„±ν–₯ 등을 λΆ„μ„ν•˜λ©° 보닀 객관적인 결정을 내릴 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Recruitment

AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ€ μ§€μ›μžλ“€μ˜ 이λ ₯μ„œλ₯Ό μŠ€μΊ”ν•˜μ—¬ ν•„μš”ν•œ 자격 μš”κ±΄μ„ μΆ©μ‘±ν•˜λŠ”μ§€ ν™•μΈν•©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, 자주 λ¬»λŠ” μ§ˆλ¬Έμ— λŒ€ν•œ 닡변을 μ˜ˆμΈ‘ν•  수 μžˆμ–΄ ν›„λ³΄μžμ˜ μ„±ν–₯을 νŒŒμ•…ν•˜λŠ” 데 도움을 쀄 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 무엇보닀도, AIλŠ” κ²½ν—˜μ΄λ‚˜ μ—°λ Ή λ“±κ³Ό 같은 νŽΈκ²¬μ„ μ œκ±°ν•  수 μžˆμ–΄ λ”μš± κ³΅μ •ν•œ μ±„μš© 절차λ₯Ό μ œκ³΅ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ κ°€μž₯ 큰 μž₯점 쀑 ν•˜λ‚˜λŠ” 직무에 κ°€μž₯ μ ν•©ν•œ 인재λ₯Ό μ°Ύμ•„λ‚΄λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, IT λΆ„μ•Όμ—μ„œ ν•„μš”ν•œ κΈ°μˆ μ΄λ‚˜ κ²½ν—˜μ„ μžλ™μœΌλ‘œ μΈ‘μ •ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” 기업이 λ¦¬μ†ŒμŠ€λ₯Ό λ‚­λΉ„ν•˜μ§€ μ•Šκ³  λ§€λ ₯적인 인재λ₯Ό λΉ λ₯΄κ²Œ μ°ΎλŠ” 데 큰 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€.

2. 개인적인 κ²½ν—˜μ„ ν†΅ν•œ AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ 효과

μ œκ°€ ν•œ 번 κ²½ν—˜ν–ˆλ˜ μΌμž…λ‹ˆλ‹€. λͺ‡ λ…„ μ „, μ €λŠ” ν•œ μ€‘μ†ŒκΈ°μ—…μ—μ„œ μΈν„΄μœΌλ‘œ μΌν•˜λ˜ μ‹œμ ˆμ΄μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. νšŒμ‚¬λŠ” 인재λ₯Ό μ±„μš©ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ•Œμ•„λ³΄λ˜ 쀑 AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…μ„ λ„μž…ν•˜κ²Œ λμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ²˜μŒμ—λŠ” λ°˜μ‹ λ°˜μ˜ν–ˆμ§€λ§Œ, κ·Έ μ‹œμŠ€ν…œ 덕뢄에 μ‚¬λžŒλ“€μ„ λ©΄μ ‘ν•˜λŠ” 과정이 훨씬 κ°„νŽΈν•΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

AIκ°€ μ§€μ›μžμ˜ 이λ ₯μ„œμ™€ 포트폴리였λ₯Ό 뢄석해 ν›„λ³΄μžλ₯Ό μΆ”μ²œν•΄ μ£Όμ—ˆκ³ , 저희가 직접 면접을 μ§„ν–‰ν•˜λŠ” ν›„λ³΄μžλŠ” λ‚˜μ€‘μ— λ¦¬μŠ€νŠΈμ—…λœ μΈμž¬λ“€ μ€‘μ—μ„œ 각 λΆ„μ•Ό 졜고의 μ „λ¬Έκ°€μ˜€μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 여기에 덧뢙여, AI μ‹œμŠ€ν…œμ€ ν›„λ³΄μžμ˜ μ„±ν–₯κΉŒμ§€ 뢄석해 μ§λ¬΄μ™€μ˜ 적합성을 νŒλ‹¨ν•΄μ£Όμ—ˆκ³ , μ΄λŠ” 저희가 μΌν•˜κΈ°μ— 정말 쒋은 인재λ₯Ό μ°ΎλŠ” 데 도움을 μ£Όμ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ΄ λ„μž…λ˜λ©΄μ„œ 저희 νŒ€μ˜ μ±„μš© μ‹œκ°„μ΄ λ†€λžλ„λ‘ λ‹¨μΆ•λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄μ „μ—λŠ” μ—¬λŸ¬ 번의 λ―ΈνŒ…κ³Ό λ…Όμ˜κ°€ ν•„μš”ν–ˆμ§€λ§Œ, AI의 데이터λ₯Ό 톡해 ν•„μš”ν•œ 인재λ₯Ό λΉ λ₯΄κ²Œ 찾을 수 μžˆμ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ¬Όλ‘  인곡지λŠ₯이 λͺ¨λ“  것을 ν•΄κ²°ν•˜λŠ” 것은 μ•„λ‹ˆμ§€λ§Œ, 인간이 결정을 λ‚΄λ¦¬λŠ” 데 재미λ₯Ό 더해쀄 수 μžˆμ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

3. AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ λ„μž…μ˜ μ‹€μ œ 사둀

λ§Žμ€ 기업듀이 AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…μ„ λ„μž…ν•œ μ‹€λ‘€κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, ꡬ글은 이미 AIλ₯Ό ν†΅ν•œ μ§€μ›μž 선별 과정을 μš΄μ˜ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μ‹œμŠ€ν…œμ€ μ§€μ›μžμ˜ λ°°κ²½, μ„±ν–₯, κ²½ν—˜μ„ μ’…ν•©μ μœΌλ‘œ λΆ„μ„ν•˜μ—¬ μ±„μš© ν™•λ₯ μ΄ 높은 ν›„λ³΄μžλ₯Ό μ„ λ³„ν•©λ‹ˆλ‹€.

λ˜ν•œ, IBM도 'Watson'μ΄λΌλŠ” AI μ‹œμŠ€ν…œμ„ 톡해 μ±„μš© 과정을 ν˜μ‹ ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μ‹œμŠ€ν…œμ€ ν›„λ³΄μžμ˜ 적합도λ₯Ό μ§ˆλ³‘ μ •λ„λ‘œ λΆ„μ„ν•˜μ—¬ 인재λ₯Ό 본격적으둜 μΆ”μ²œν•©λ‹ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ―€λ‘œ 기업듀이 λΉ λ₯΄κ²Œ λ³€ν™”ν•˜λŠ” 기술 ν™˜κ²½μ—μ„œ 경쟁λ ₯을 μœ μ§€ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 적극적으둜 λ„μž…ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

4. AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ μž₯점과 단점

AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…μ—λŠ” μ—¬λŸ¬ κ°€μ§€ μž₯점과 단점이 μ‘΄μž¬ν•©λ‹ˆλ‹€. λ¨Όμ €, μž₯μ μœΌλ‘œλŠ” λΉ λ₯Έ 데이터 뢄석과 νŒ¨ν„΄ 인식 λŠ₯λ ₯이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ§Žμ€ μ–‘μ˜ 이λ ₯μ„œλ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•΄λ„ AIλŠ” μ‹ μ†ν•˜κ²Œ μ²˜λ¦¬κ°€ κ°€λŠ₯ν•©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, νŽΈκ²¬μ„ 쀄이고 객관적인 νŒλ‹¨μ„ κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€.

κ·ΈλŸ¬λ‚˜ 단점도 μ‘΄μž¬ν•©λ‹ˆλ‹€. AIλŠ” Human Touchκ°€ λΆ€μ‘±ν•˜μ—¬ μ ν•©ν•œ 인재λ₯Ό ν‰κ°€ν•˜λŠ” 데 ν•œκ³„κ°€ μžˆμ„ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 기계가 λͺ¨λ“  것을 κ²°μ •ν•˜μ§€ μ•Šλ„λ‘ ν›„λ³΄μžμ™€μ˜ μ†Œν†΅μ„ μžŠμ§€ 말아야 ν•©λ‹ˆλ‹€. κ²°κ΅­ μΈμž¬λŠ” μˆ«μžμ™€ λ°μ΄ν„°λ‘œλ§Œ 평가할 수 μžˆλŠ” 것이 μ•„λ‹ˆκΈ° λ•Œλ¬Έμž…λ‹ˆλ‹€.

5. 미래의 AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ λ°œμ „ λ°©ν–₯

μ•žμœΌλ‘œ AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ€ λ”μš± λ°œμ „ν•  κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ…μ€ λ”μš±λ” μ •κ΅ν•œ 데이터 뢄석 λŠ₯λ ₯을 κ°–μΆ”κ²Œ 되고, ν›„λ³΄μžμ™€μ˜ μ†Œν†΅μ„ 톡해 λ”μš± κ°œμΈν™”λœ κ²½ν—˜μ„ μ œκ³΅ν•  κ²ƒμœΌλ‘œ κΈ°λŒ€λ©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, 윀리적인 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜κΈ° μœ„ν•œ λ…Έλ ₯도 ν•„μš”ν•  κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. AI μ‹œμŠ€ν…œμ΄ κ½ƒν”Όμš°λŠ” μ‹œλŒ€μ— μ˜¬λ°”λ₯Έ νŒλ‹¨κ³Ό μ±…μž„ μžˆλŠ” 결정이 뒀따라야 ν•˜μ£ .

μ΄λ ‡κ²Œ AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ„ 톡해 λ‹€μ–‘ν•œ 데이터와 κΈ°μˆ μ„ ν™œμš©ν•¨μœΌλ‘œμ¨, κΈ°μ—…κ³Ό ꡬ직자 λͺ¨λ‘μ—κ²Œ 이득을 μ œκ³΅ν•  수 μžˆμ„ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 흐름에 따라 기업이 μ–΄λ–»κ²Œ AIλ₯Ό ν™œμš©ν•΄ 인재λ₯Ό 찾을 κ²ƒμΈμ§€λŠ” 우리의 ν˜μ‹ μ μΈ 선택에 따라 λ‹¬λΌμ§ˆ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

κΈ°μ—… AI ν™œμš© 사둀
ꡬ글 μ§€μ›μž 뢄석 및 μΆ”μ²œ μ‹œμŠ€ν…œ 운영
IBM Watson으둜 μ§€μ›μž 적합도 평가
자체 개발 μ€‘μ†ŒκΈ°μ—… λ‚΄λΆ€ 인사 관리 데이터 뢄석

μΆ”μ²œ κΈ€

 

윀리적 μ†ŒλΉ„ μ‹€μ²œλ‘œ 지ꡬλ₯Ό μ§€ν‚€λŠ” 방법은?

μš”μ¦˜ λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ 윀리적 μ†ŒλΉ„ μ‹€μ²œμ΄λΌλŠ” 단어λ₯Ό λ“£κ³  있죠. 그런데 κ³Όμ—° 윀리적 μ†ŒλΉ„λž€ λ¬΄μ—‡μΌκΉŒμš”? 그리고 μš°λ¦¬λŠ” 이λ₯Ό 톡해 μ–΄λ–»κ²Œ 지ꡬλ₯Ό 지킬 수 μžˆμ„κΉŒμš”? 이 κΈ€μ—μ„œλŠ” 윀리적 μ†ŒλΉ„ μ‹€

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슀마트 μ˜λ£Œμ™€ λ””μ§€ν„Έ 진단, ν˜μ‹ μ  λ°©λ²•μœΌλ‘œ μ§ˆλ³‘μ„ μ˜ˆμΈ‘ν•˜λ‹€

ν˜„λŒ€ μ‚¬νšŒμ—μ„œ 슀마트 μ˜λ£Œμ™€ λ””μ§€ν„Έ 진단은 ν˜μ‹ μ μΈ 기술둜 자리 작고 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 건강 κ΄€λ¦¬μ˜ 방식이 크게 λ³€ν™”ν•˜κ³  μžˆλŠ” μ§€κΈˆ, μš°λ¦¬λŠ” μ–΄λ–»κ²Œ μ§ˆλ³‘μ„ 미리 μ˜ˆμΈ‘ν•˜κ³  μ˜ˆλ°©ν•  수 μžˆμ„κΉŒμš”? 이

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IoT 기반 μ—λ„ˆμ§€ 관리, 지속 κ°€λŠ₯ν•œ 미래λ₯Ό μœ„ν•œ 슀마트 μ†”λ£¨μ…˜

IoT 기반 μ—λ„ˆμ§€ κ΄€λ¦¬λž€ 무엇인가?IoT 기반 μ—λ„ˆμ§€ κ΄€λ¦¬λž€ **사물인터넷(IoT)** κΈ°μˆ μ„ ν™œμš©ν•˜μ—¬ μ—λ„ˆμ§€μ˜ 생산, μ†ŒλΉ„, λΆ„λ°°λ₯Ό 효율적으둜 κ΄€λ¦¬ν•˜λŠ” μ‹œμŠ€ν…œμ„ μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€. ν˜„λŒ€ μ‚¬νšŒμ—μ„œ μ—λ„ˆμ§€λŠ”

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자주 λ¬»λŠ” 질문 (FAQ)

Q1. AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ΄λž€ λ¬΄μ—‡μΈκ°€μš”?

A1: AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ€ 인곡지λŠ₯을 ν™œμš©ν•˜μ—¬ μ ν•©ν•œ ν›„λ³΄μžλ₯Ό μ°ΎλŠ” μ‹œμŠ€ν…œμœΌλ‘œ, λŒ€λŸ‰ 데이터λ₯Ό λΆ„μ„ν•˜μ—¬ μ§€μ›μžμ˜ μ„±ν–₯κ³Ό κ²½λ ₯을 κ°κ΄€μ μœΌλ‘œ ν‰κ°€ν•˜λŠ” κΈ°λŠ₯을 κ°€μ§€κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Q2. AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ μž₯점은 λ¬΄μ—‡μΈκ°€μš”?

A2: AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ μ£Όμš” μž₯점은 λΉ λ₯Έ 데이터 뢄석, 인λ ₯ 관리 νš¨μœ¨μ„±, 그리고 더 κ³΅μ •ν•œ μ±„μš© κ³Όμ •μž…λ‹ˆλ‹€.

Q3. AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ 단점은 λ¬΄μ—‡μΈκ°€μš”?

A3: AI μ±„μš© μ‹œμŠ€ν…œμ˜ 단점은 인간적 μ†Œν†΅ λŠ₯λ ₯이 λΆ€μ‘±ν•΄ ν›„λ³΄μžμ˜ κ°œμ„±μ„ μ œλŒ€λ‘œ λ°˜μ˜ν•˜μ§€ λͺ»ν•  수 μžˆλ‹€λŠ” μ μž…λ‹ˆλ‹€.